A manutenção preditiva é uma abordagem revolucionária para identificação precoce ou potenciais de falhas em equipamentos industriais. O método utiliza técnicas de monitoramento e análise de dados combinado com métodos mais tradicionais.
De acordo com estudos recentes, empresas que adotaram a manutenção preditiva e o monitoramento online experimentaram uma redução de até 25% nos custos de manutenção.
A produtividade também é um fator preponderante ao considerar essa metodologia, uma vez que paradas não planejadas são minimizadas e os processos de produção fluem de forma mais eficiente.
Neste artigo, contamos os benefícios da manutenção preditiva e como a utilização do monitoramento online vem revolucionando as plantas industriais. Boa leitura!
O que é manutenção preditiva?
A manutenção preditiva é uma abordagem estratégica utilizada para garantir a alta performance dos equipamentos em uma planta industrial.
Para isso, é necessário ter um controle de manutenções ou utilizar ferramentas tecnológicas de monitoramento de equipamentos, como os sensores online.
Em vez de realizar manutenções de rotina em intervalos fixos ou esperar que ocorram problemas, a manutenção preditiva permite que as empresas ajam de forma proativa. Ela envolve a coleta contínua de dados sobre a condição dos equipamentos, como vibração, temperatura, pressão e outras variáveis relevantes.
Esses dados são analisados por meio de algoritmos sofisticados que podem detectar padrões, anomalias ou tendências.
Com base nessas informações, é possível prever quando uma falha pode ocorrer e agendar intervenções de manutenção antes que problemas mais sérios aconteçam, evitando interrupções não planejadas na produção, minimizando os custos de reparo e maximizando a eficiência operacional.
Manutenção preditiva x manutenção preventiva
Tanto a manutenção preditiva quanto a manutenção preventiva são estratégias importantes para garantir a confiabilidade e o desempenho dos equipamentos. Ambas têm o objetivo de evitar falhas e maximizar a disponibilidade operacional. No entanto, existem diferenças significativas entre elas.
A manutenção preventiva é baseada em intervalos de tempo predefinidos ou em contagens de uso para realizar tarefas de manutenção programadas.
Ela envolve inspeções regulares, trocas de peças e ajustes de acordo com um cronograma predeterminado, uma vez que seu principal objetivo é evitar a ocorrência de falhas inesperadas e manter o equipamento em um estado aceitável de funcionamento.
A principal diferença entre as duas abordagens é o momento em que as intervenções de manutenção ocorrem. Entenda:
- Na manutenção preventiva, as ações de manutenção são realizadas em intervalos fixos, independentemente do estado real do equipamento. Isso pode resultar em manutenção desnecessária em equipamentos que ainda estejam em boas condições ou falhas não detectadas que ocorrem entre os intervalos programados. Além disso, também não garante que, após intervenção, o equipamento voltará às condições normais.
- Já na manutenção preditiva, as intervenções ocorrem com base em informações reais sobre a condição do equipamento, minimizando a ocorrência de manutenção desnecessária e permitindo monitorar as pequenas mudanças, agindo antes mesmo que o defeito apareça.
Os benefícios de aplicar a manutenção preditiva e o monitoramento online em fábricas
Cada vez mais sendo adotada por diferentes setores, como energia, transporte, saúde, entre outros, a manutenção preditiva oferece benefícios significativos, incluindo a redução de custos de manutenção e o aumento da disponibilidade e vida útil dos equipamentos.
De acordo com um relatório da PwC, a implementação efetiva da manutenção preditiva pode aumentar a vida útil dos ativos em até 20% e reduzir os custos de manutenção em até 10%.
A seguir, conheça as principais vantagens da manutenção preditiva e entenda os motivos de adotar essa metodologia na gestão das suas plantas fabris.
Previsibilidade de falhas
Em conjunto com o monitoramento online, a manutenção preditiva desempenha um papel fundamental na detecção e prevenção de falhas.
Ela se baseia no monitoramento contínuo de equipamentos e sistemas por meio de sensores e outras tecnologias, possibilitando a coleta de dados on-line sobre variáveis, como vibração, temperatura, pressão, fluxo, entre outras.
Redução de custos e intervenção
A manutenção preditiva também desempenha um papel significativo na redução de custos e intervenções não planejadas em uma planta industrial. Afinal, ao adotar essa abordagem, as empresas podem realizar ações de manutenção com base em informações reais sobre a condição dos equipamentos, evitando gastos desnecessários e minimizando o tempo de inatividade.
As empresas que implementaram a manutenção preditiva conseguiram uma redução nos custos de manutenção de 18% a 25%, segundo o estudo da McKinsey lançado em 2018.
Evita danos secundários
A manutenção preditiva ajuda a evitar danos secundários em plantas industriais por meio da detecção precoce de anomalias, previsão de falhas iminentes, planejamento adequado e redução do tempo de inatividade.
Ao identificar problemas antecipadamente e tomar medidas corretivas, evita-se que os danos se propaguem para outros componentes ou sistemas, garantindo a segurança e a eficiência operacional da planta.
Aumenta disponibilidade dos ativos
A detecção precoce de problemas é um dos principais diferenciais da manutenção preditiva. Ao identificar comportamentos fora do esperado, as equipes de manutenção podem investigar a causa raiz do problema e tomar ações corretivas antes que a falha se manifeste.
De acordo com o mesmo estudo da McKinsey mencionado anteriormente, a manutenção preditiva pode aumentar a disponibilidade dos ativos de 5% a 15%.
Quando a manutenção preditiva deve ser aplicada?
A manutenção preditiva deve ser aplicada de forma contínua ao longo do ciclo de vida dos equipamentos e sistemas industriais, sendo mais eficaz quando implementada desde o início da operação dos ativos e mantida ao longo do tempo.
Apesar disso, existem alguns momentos específicos em que a aplicação da metodologia preditiva se mostra especialmente relevante. Confira-os abaixo:
- Implementação de novos equipamentos: ao adquirir e instalar novos equipamentos, é importante considerar a implementação da manutenção preditiva desde o início. Ao realizar o comissionamento dos ativos, podem ser estabelecidos os parâmetros de referência e as configurações dos sensores para monitorar o desempenho e detectar possíveis desvios futuros ou ajustes de projeto. É muito comum equipamentos novos apresentarem algumas condições operacionais críticas.
- Manutenção de rotina: a manutenção preditiva pode ser incorporada às atividades de manutenção de rotina. Por exemplo, durante inspeções periódicas, é possível utilizar sensores e tecnologias de monitoramento para coletar dados sobre o estado dos equipamentos e identificar sinais operacionais críticos e sinais precoces de deterioração ou desgaste.
- Aquisição de dados históricos: é importante coletar e armazenar dados históricos de desempenho e manutenção dos equipamentos. Esses dados são valiosos para análise de tendências, identificação de padrões e estabelecimento de modelos preditivos. Quanto mais dados disponíveis, mais precisa e confiável pode ser a previsão de falhas.
- Mudanças significativas nas condições de operação: alterações nas condições de operação, como aumento da carga, mudança nos ciclos de trabalho ou nas especificações de processo, podem afetar o desempenho e a vida útil dos equipamentos. Nesses casos, a aplicação da manutenção preditiva é especialmente relevante para monitorar os impactos dessas mudanças e ajustar as estratégias.
- Histórico de falhas recorrentes: se determinados equipamentos apresentarem histórico de falhas recorrentes, a manutenção preditiva pode ser uma abordagem eficaz para identificar as causas e prevenir futuras ocorrências. O monitoramento contínuo permitirá a detecção antecipada de sinais de problemas e a implementação de ações corretivas.
Ferramentas da manutenção preditiva
Uma variedade de ferramentas e tecnologias são utilizadas na manutenção preditiva para monitorar, analisar e prever o desempenho e a integridade dos equipamentos. Abaixo, estão algumas das principais ferramentas utilizadas:
Análise de óleo
A análise de óleo consiste em monitorar a qualidade do óleo lubrificante dos equipamentos industriais.
Amostras de óleo são coletadas regularmente e analisadas para detectar a presença de partículas contaminantes, água, degradação do óleo e desgaste anormal dos componentes.
Ultrassom
O ultrassom é uma técnica de monitoramento utilizada para identificar falhas em equipamentos por meio da detecção de ondas sonoras de alta frequência. Os sensores de ultrassom são capazes de captar ruídos ou vibrações que são imperceptíveis ao ouvido humano.
Esses sinais são analisados para identificar problemas, como vazamentos, desgaste de rolamentos, atrito excessivo ou descargas elétricas, antes que eles causem falhas ou danos maiores.
MTE
O MTE (Motor Testing Equipment) é uma ferramenta utilizada para testar e diagnosticar o desempenho de motores elétricos. Ele mede diversos parâmetros, como corrente, tensão, resistência, temperatura e outras variáveis elétricas.
Com base nesses dados, é possível avaliar a condição dos motores e identificar problemas, como desequilíbrio de fases, falhas de isolamento ou desgaste excessivo.
Análise de vibração
A análise de vibração é uma técnica comumente usada para identificar problemas mecânicos, como desalinhamento, desgaste de rolamentos e folgas excessivas. Sensores de vibração são aplicados aos equipamentos e os dados coletados são analisados para detectar padrões anormais.
Telemetria
A telemetria é uma tecnologia que permite a coleta remota de dados operacionais de equipamentos e sistemas. Sensores e dispositivos são instalados nos ativos industriais para monitorar variáveis e transmitir as informações on-line para um sistema centralizado.
Isso possibilita o acompanhamento contínuo do desempenho dos equipamentos a distância, facilitando a detecção de problemas e a tomada de decisões de forma ágil e eficiente.
A seleção e a combinação dessas ferramentas dependem do tipo de equipamento, das necessidades específicas da planta industrial e dos objetivos de manutenção estabelecidos pela organização.
É importante destacar que a evolução tecnológica continua a fornecer novas ferramentas e técnicas para aprimorar a manutenção preditiva e maximizar a disponibilidade dos ativos.
Manutenção preditiva e Indústria 4.0: como se relacionam hoje
A manutenção preditiva e a Indústria 4.0 estão fortemente relacionadas, pois ambas são impulsionadas pelas mesmas tendências tecnológicas e compartilham objetivos comuns.
A Indústria 4.0 promove a integração de tecnologias avançadas, como Internet das Coisas (IoT), Big Data, Inteligência Artificial e automação, para otimizar os processos de produção.
A manutenção preditiva, por sua vez, é uma estratégia de manutenção que utiliza essas tecnologias para monitorar e prever falhas nos equipamentos, permitindo uma manutenção mais eficiente e proativa.
Ferramentas da Indústria 4.0 que podem ser aplicadas na preditiva
Combinada com as tecnologias da Indústria 4.0, por meio do uso de sensores, dispositivos de medição e análise avançada de dados, a manutenção preditiva coleta informações on-line sobre o desempenho dos equipamentos, identifica tendências anormais e prevê falhas antes que ocorram, como foi mencionado anteriormente.
A seguir, confira as principais ferramentas da Indústria 4.0 que são aplicadas na manutenção preditiva para garantir sua efetividade:
Coleta IoT
A Indústria 4.0 é impulsionada pela conectividade e pela IoT, em que sensores e dispositivos inteligentes são amplamente utilizados para coletar dados on-line.
Esses sensores também são fundamentais para a manutenção preditiva, fornecendo informações sobre o estado operacional dos equipamentos e permitindo a detecção precoce de falhas.
Plataforma de visualização de dados
A análise de dados é um componente essencial tanto para a Indústria 4.0 quanto para a manutenção preditiva. Na Indústria 4.0, a análise de dados on-line permite otimizar processos, identificar oportunidades de melhoria e tomar decisões baseadas em dados.
A plataforma de visualização de dados é usada para identificar padrões, tendências e comportamentos anormais nos equipamentos, possibilitando a previsão de falhas e a implementação de estratégias de manutenção proativas.
Machine Learning
A Indústria 4.0 faz uso extensivo de técnicas de Machine Learning e Inteligência Artificial para automatizar processos, tomar decisões autônomas e melhorar a eficiência operacional.
Essas tecnologias são aplicadas para desenvolver modelos de previsão de falhas, identificar padrões complexos nos dados de sensores e aprimorar a precisão das análises e diagnósticos.
Big Data
O Big Data é uma das tecnologias-chave da Indústria 4.0 e desempenha um papel importante na manutenção preditiva.
A análise de grandes volumes de dados coletados dos sensores e sistemas da planta industrial permite identificar padrões, tendências e anomalias que podem indicar potenciais falhas nos equipamentos.
O Big Data permite uma manutenção mais precisa, com base nas condições reais dos ativos. Em vez de realizar manutenções preventivas em intervalos fixos, a manutenção preditiva baseada em dados permite que as intervenções ocorram no momento certo, quando os dados indicam a necessidade.
Manutenção preditiva na sua fábrica: dicas de como implementar
A implementação eficaz da manutenção preditiva pode trazer inúmeros benefícios para a sua fábrica, como redução de custos de manutenção, aumento da disponibilidade dos ativos e otimização da eficiência operacional.
Para auxiliar você nesse processo, apresentamos algumas dicas importantes de como implementar a manutenção preditiva em sua fábrica. Confira:
- Entenda as necessidades da sua planta
Antes de iniciar a implementação da manutenção preditiva, é essencial compreender as necessidades específicas da sua planta industrial.
Analise os objetivos e os desafios da sua organização, identifique os equipamentos críticos e determine as metas de desempenho desejadas. Isso permitirá alinhar a estratégia de manutenção preditiva com os objetivos operacionais e priorizar os esforços nos equipamentos mais importantes.
- Identifique de quais áreas/equipamentos acontecem as principais falhas
Realize uma análise detalhada das falhas que já ocorreram na planta industrial. Identifique os equipamentos ou as áreas que apresentam maior incidência de problemas e impacto negativo na produção.
Essa análise ajudará a direcionar os esforços de implementação da manutenção preditiva para as áreas críticas, onde a previsão e a prevenção de falhas terão maior impacto na disponibilidade dos ativos e na eficiência geral da planta.
- Fale imediatamente com a sua equipe de manutenção
Envolver a equipe de manutenção desde o início é fundamental para o sucesso da implementação da metodologia preditiva.
Comunique imediatamente a intenção de implementar essa abordagem e explique sua importância. Converse com a equipe para entender suas percepções, seus desafios e suas necessidades.
A colaboração e o envolvimento da equipe de manutenção são essenciais para coletar dados relevantes, interpretar resultados e executar ações corretivas com base nas informações preditivas. Além disso, a equipe pode contribuir com conhecimentos práticos valiosos sobre os equipamentos e os processos da planta.
Como ter uma manutenção preditiva mais precisa na sua fábrica?
A manutenção preditiva desempenha um papel crucial na maximização da disponibilidade dos ativos e na redução dos custos de manutenção nas fábricas. No entanto, para garantir resultados eficazes, é essencial buscar uma abordagem mais precisa e refinada.
A Semeq é uma empresa especializada em monitoramento de máquinas para a manutenção preditiva. Com uma equipe composta por mais de 300 colaboradores atuando em mais de 40 países, temos orgulho de monitorar mensalmente mais de 500 plantas industriais.
Nossos esforços de pesquisa e desenvolvimento são voltados para a criação de tecnologias inovadoras, como sensores wireless, coletores de dados, softwares de inteligência artificial e aplicativos dedicados à manutenção preditiva.
Além disso, oferecemos serviços tradicionais, como análise de vibração, análise de óleo (com laboratório próprio), termografia, telemetria, ultrassom e análise de circuitos de motores elétricos. Saiba mais abaixo:
Sensores on-line
A Semeq oferece uma série de benefícios por meio de seus sensores on-line, permitindo uma manutenção mais precisa e eficiente em uma planta industrial.
Uma das vantagens é a capacidade de monitorar locais de difícil acesso aos pontos de monitoramento. Isso garante uma cobertura abrangente de todos os ativos industriais, independentemente da sua localização.
Diferentemente de outras técnicas de coleta de dados off-line, como análise de óleo, termografia, MTE (Medição de Tensão Elétrica) e ultrassom, os sensores on-line da Semeq permitem um contínuo monitoramento on-line. Isso possibilita identificar falhas e anomalias imediatamente, proporcionando uma intervenção rápida antes que o problema se agrave.
Uma das principais características dos sensores da Semeq é sua capacidade de análise de dados e geração de insights. Seus sensores contam com setups de alarme por frequência, acionando a inteligência artificial (IA) para analisar frequências, modulações das curvas, harmônicas, coeficiente angular das curvas, regressões e muito mais.
Os sensores da Semeq também possuem um grau de proteção IP69K, que garante sua instalação em ambientes críticos sujeitos a água, jatos de água, poeira e outras intempéries. Sua forma de fixação por parafuso oferece maior rigidez e estabilidade, garantindo a qualidade do sinal.
Análise de óleo da Semeq
A análise de óleo lubrificante desempenha um papel crucial na garantia da produtividade, confiabilidade e qualidade das operações industriais. A Semeq é especializada nesse processo, oferecendo serviços avançados para manter a saúde e a disponibilidade das máquinas em parques industriais.
O óleo lubrificante é responsável por reduzir o desgaste e garantir o bom funcionamento dos componentes das máquinas. A qualidade do óleo tem um impacto direto na durabilidade e no desempenho dos equipamentos. Portanto, a análise de óleo lubrificante é essencial para uma avaliação preditiva das condições das máquinas, evitando falhas graves.
A Semeq utiliza técnicas avançadas de análise de óleo lubrificante, realizando diversos testes para avaliar as condições físicas, químicas e de contaminação do óleo. Esses testes incluem análise físico-química, análise de contaminações, análise espectrométrica e ferrografia.
Os resultados dessas análises fornecem informações valiosas para a manutenção preditiva, identificando desgastes, contaminações e outros problemas que podem comprometer o desempenho das máquinas. A Semeq oferece relatórios detalhados, recomendando ações corretivas e preventivas para otimizar o desempenho dos equipamentos e reduzir custos de reparo.
Fale com a Semeq
A Semeq é a parceira ideal para cuidar da saúde e da disponibilidade de suas máquinas. Com nossa expertise, podemos garantir que você obtenha resultados confiáveis e maior previsibilidade no planejamento das intervenções.
Entre em contato conosco e descubra como a Semeq pode ajudar a otimizar sua produtividade, a reduzir custos e a aumentar a confiabilidade de seus processos fabris.
